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2016年01月07日
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eforQfo6
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書き込んだスレッド一覧
デフォルトの名無しさん
【統計分析】機械学習・データマイニング5 [転載禁止]©2ch.net
書き込みレス一覧
【統計分析】機械学習・データマイニング5 [転載禁止]©2ch.net
711 ：
デフォルトの名無しさん
[]：2016/01/07(木) 00:30:50.55 ID:eforQfo6
>>709
>線形か非線形かは誤差の減少という観点で見るなら本質的な部分じゃない
意味がわからないんだけど。
線形回帰なら厳密解出せるし
BackPropのコツ云々は全部非線形だから生じてる問題なわけで
【統計分析】機械学習・データマイニング5 [転載禁止]©2ch.net
719 ：
デフォルトの名無しさん
[]：2016/01/07(木) 21:04:05.30 ID:eforQfo6
>>713
誤差が非線形って？
確率密度関数が非線形って意味？
当たり前じゃん
【統計分析】機械学習・データマイニング5 [転載禁止]©2ch.net
721 ：
デフォルトの名無しさん
[]：2016/01/07(木) 21:40:14.58 ID:eforQfo6
BackPropはコツがいろいろあるよ。学習係数は調整した？
ウィキペディアに載ってるノウハウは試した？
【統計分析】機械学習・データマイニング5 [転載禁止]©2ch.net
725 ：
デフォルトの名無しさん
[]：2016/01/07(木) 22:53:07.41 ID:eforQfo6
実際、提案されてよく使われてるのなんかも経験則だから手探りだよ。
非線形最適化だから量子コンピュータでもないとまともに解けない。
ついでに乱数の質がいいもの使わないと誤差の収束悪くなるよ。
C標準のrand()なんかじゃ駄目。俺はメルセンヌツイスタ使ってる。
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